插值是一种基于空间分布的地物，利用有限数量的采样点数据估计栅格中的单元值。它的目标是估计地理点数据的未知值，如降雨、高程、气温、湿度、噪声等级等。连续数据表面通常由散布在研究区域的采样点值生成。每个未知值通过一个数学公式估计，该公式利用附近已知点的值计算。生成的表面是规则网格，以便用于分析和预测。

常用的插值方法包括：反距离权重法、自然领域法、样条函数法、克里金方法和趋势法。

反距离权重法假设每个采样点具有一定的局部影响能力，随着距离的增大，影响减弱。距离较近的点权重大于距离较远的点。这种方法适用于变量影响随距离增大而减少的情况。

自然领域法是根据插值点附近样本点的值和距离计算预估表面值。该方法具有局部性，仅使用查询点周围的样本子集，且保证插值高度在所使用的样本范围之内。它适用于面积较大且密度较大的点集，并且采样点范围大于研究范围。

样条函数法通过最小曲率的表面拟合，这个表面通过输入点。这种方法最适合渐变的表面属性，如高程、水深或污染程度。它不适合在较小水平距离内发生剧烈变化的地区。

克里金方法假设样本点之间的距离和方向反映空间关系，以此解释空间变异。它利用一定数量的点或一定半径范围内的点，代入数学函数得到每个位置的输出值。这种方法常用于土壤科学或地质学。

趋势法通过全局多项式插值将数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入采样点拟合。趋势面会逐渐变化，捕捉数据中的粗尺度模式。这种方法适用于研究区域表面在各位置间出现渐变的情况。

在选择插值方法时，需考虑条件参数、输出结果类型、结果准确性、参数敏感性、方法效率性和可视化效果。没有绝对最好的插值方法，应根据研究区域的实际情况，对实测数据样本点进行充分分析，以选择最佳插值方法。实际应用中，应针对特定条件和研究目标，选择合适的方法以达到理想的空间插值效果。